По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
В данной статье рассматривается вопросы настройки и использования командной оболочки.
Вопросы:
Установка переменных во время входа в систему или при запуске оболочки.
Написание bash-сценариев для часто используемых цепочек команд.
Управление структурой каталогов для новых пользователей.
Настройка корректных путей поиска команд.
Командная оболочка в Unix системах называется Shell – это командный интерпретатор, который используется во всех Unix подобных операционных системах. Оболочек огромное количество. Одной из основных оболочек является оболочка BASH или Bourne-again-shell (Еще одна оболочка Борна). Данная оболочка самая распространенная оболочка Unix, которая используется по умолчанию практически во всех дистрибутивах Linux. Все, о чем будет написано далее справедливо для большинства дистрибутивов Linux. Есть небольшой нюанс с Ubuntu.
Есть вот такая картинка по профилям. Значок ~ в данном случае означает домашнюю папку пользователя по умолчанию. Например, /home/john.
Существует папка /etc/profile в ней лежат настройки глобального профиля. Такой профиль, который будет применяться для всех пользователей на данной машине, которые запускают командную оболочку. Функционал у него достаточно большой, но в первую очередь он грузит все что есть в /etc/profile.d и настройки глобального пользователя /etc/bash.bashrc и /etc/bashrc. Получается так, что ищется файл bash.bashrc или bashrc файлы, т.к в разных дистрибутивах разные файлы и грузит то, что он нашел. В документации по Linux написано, если запускается инициализационный скрипт при входе в систему, т.е пользователь заходит в систему, то отрабатывает левая часть картинки, если запускается оболочка вне контекста пользователя, то правая часть.
Если пользователь залогинился в систему, то помимо того, что отрабатывает папка /etc/profile.d начинается проверка в домашнем каталоге пользователя наличие файлов ~/.bash_profile, ~/.bash_login, ~/.profile. В разных дистрибутивах по-разному называется локальный профиль пользователя. В Ubuntu файл ~/.profile просто ссылит на ~/.bashrc, который так же лежит в домашней папке пользователя. Т.е у нас по порядку инициализационный скрипт ищет, как указанно в левой части картинки. Точкой у Ubuntu обозначаются скрытые файлы.
Вот этот файл ~/.bashrc – это настройки конкретного пользователя, настройки оболочки. Файл /etc/bashrc – это настройки глобального пользователя, настройки для всех пользователей.
Суть процесса: оболочка bash используется, как интерактивная оболочка входа в систему. Данная оболочка вызывает команды из файла /etc/profile, если он существует. Далее она по порядку начинает обрабатывать файлы ~/.bash_profile, ~/.bash_login, ~/.profile. И еще есть такой файл в home директории ~/.bash_logout – он отрабатывает при выходе из системы, что следует из его названия.
Есть второй сценарий, использование интерактивной оболочки bash, без входа в систему, то читаются файлы /etc/bash.bashrc и /etc/bashrc.
Мы можем посмотреть, что происходит при запуске оболочки. Для начала найдем файл /etc/profile.
Из картинки мы видим, что данный файл грузит /etc/bash.bashrc, в некоторых дистрибутивах это просто /etc/bashrc. И затем он выполняет из папки /etc/profile.d/*.sh, т.е все скрипты. Об этом можно прочитать в комментарии, всего два действия.
Посмотрим файл cat /etc/bash.bashrc.
Данный файл определяет поведение командной строки, он определяет глобальный профиль пользователей. Все, что в нем указанно справедливо для всех пользователей. Данный файл запускает различные псевдонимы и глобальные функции, различные настройки.
В каталоге /etc, есть папка profile.d, в ней могут находиться различные скрипты и они будут запускаться.
Теперь посмотрим, что у нас в домашней папке, в ней лежат настройки конкретного пользователя, который работает в оболочке. Переходим в домашнюю директорию cd ~, смотрим какие файлы там находятся.
Смотрим очередность запуска файлов и видим, что следующий файл, который запустится, будет ~/.profile. он содержит настройки конкретного пользователя. Посмотрим, что в нем есть cat ~/.profile.
В нем несколько переменных и он ссылит на файл ~/.bashrc. Это особенность Ubuntu. И в файле ~/.bashrc хранятся все настройки.
Он достаточно большой. В нем пишутся настройки истории, как происходит обновление, псевдонимы, цветовые настройки.
Можно посмотреть файл ~/.bash_logout.
В данном файле нет ничего особенного, просто, когда кто-то выходит экран в целях безопасности очищается.
Посмотрим, как создается структура каталогов для новых пользователей. Есть такая папка в /etc/skel/. Если мы туда перейдем и посмотрим, что в ней находиться.
Как вы видите в папке есть несколько файлов. В ней содержится все, то что будет добавляться в домашнюю папку нового пользователя. Если мы хотим пользователю, что-то добавить в его домашнюю папку, мы можем создать в данной папке файл или директорию. И у всех новых пользователей данные папки или файлы будут появляться.
Сегодня хотим рассказать про любопытный сценарий, которой наверняка может быть полезен в сфере E-commerce. Речь пойдет про автоматизацию клиентского обслуживания, а именно:
/p>
Клиент звонит в интернет – магазин и ему предлагают ввести номер заказа;
Введенные абонентом значения по DTMF передаются в AGI скрипт;
По номеру заказа, мы формируем SQL – запрос к базе данных, где храним информацию о заказах. Из соответствующей таблицы мы получаем статус заказа и имя клиента;
Мы формируем строку, которую необходимо озвучить клиенту и отправляем ее на аудио-генерацию в сторону API Yandex.SpeechKit (TTS технология – text to speech);
Получаем аудио файл от Yandex, декодируем его в нужный нам формат (.wav, 8k) и воспроизводим клиенту;
Удаляем воспроизведенный файл и завершаем звонок клиента;
На наш взгляд это любопытная автоматизация. Приступаем к настройке? :)
Получение API - токена Yandex.SpeechKit
Для знакомства с технологией Яндекс предоставляет бесплатный тестовый период в 1 месяц с момента отправки первого запроса. После этого, чтобы продолжить использование Yandex. SpeechKit Cloud нужно заключить договор. Подробности условия использования можно прочитать здесь.
Первым делом перейдите в кабинет разработчика по ссылке https://developer.tech.yandex.ru и нажмите Получить ключ:
Имя ключа - введите имя для ключа. Например, Asterisk + TTS;
Подключение - выберите из списка SpeechKit Cloud;
Запоминаем значение, которое выделено красным на скриншоте выше – это и есть ваш токен. Переходим к настройке AGI – скрипта.
Создаем таблицу с заказами
Создадим SQL – таблицу, в которой будем хранить данные о заказах. В лабораторных целях, мы развернем ее на том же хосте, что и IP – АТС Asterisk (+ это снизит задержку и процессинг по времени). Итак, вводим следующие команды в консоли сервера (предварительно подключитесь по SSH):
use asteriskcdrdb;
CREATE TABLE zakazy(name varchar(20),phone varchar(20),nomerzakaza varchar(20),status varchar(20));
INSERT INTO zakazy (name, phone, nomerzakaza, status) VALUES ("Александр", "79257777777", 300388, "Отправлен");
INSERT INTO zakazy (name, phone, nomerzakaza, status) VALUES ("Иван", "79251111111", 476656, "Оплачен");
INSERT INTO zakazy (name, phone, nomerzakaza, status) VALUES ("Сергей", "79252222222", 0089822, "Доставлен");
Мы создали и наполнили таблицу. Теперь необходимо создать пользователя, который сможет иметь SELECT – доступ к таблице:
CREATE USER 'логин_mysql'@'localhost' IDENTIFIED BY 'пароль_mysql';
GRANT SELECT ON asteriskcdrdb.zakazy TO 'логин_mysql';
Запомните ваш логин и пароль и переходите к следующему шагу – адаптации скрипта AGI. Традиционно, комментарии к коду после двойного слеша //:
AGI - скрипт
Ниже представлена структура скрипта:
#!/usr/bin/php -q
<?php
error_reporting(0);
require('phpagi.php');
$agi = new AGI();
$result = $agi->get_data('custom/generate', 6000, 10); //принимаем DTMF от клиента;
$number= $result['result']; //записываем в переменную введенный клиентом номер заказа;
$hostname = "localhost"; // у нас localhost. У вас может быть IP адрес сервера, на котором хранится БД с заказами (настройте предварительно pg_hba.conf на удаленном хосте);
$username = "логин_mysql"; // логин, который вы создали этапом ранее;
$password = "пароль_mysql"; // пароль, который вы создали этапом ранее;
$dbName = "asteriskcdrdb";
mysql_connect($hostname,$username,$password) OR DIE("Не могу создать соединение ");
mysql_select_db($dbName) or die(mysql_error());
$query = "SELECT * FROM zakazy WHERE `nomerzakaza`='$number';"; // подключаемся и парсим данные по номеру заказа;
$res=mysql_query($query) or die(mysql_error());
while ($row = mysql_fetch_assoc($res)) {
$status = $row['status'];
$name = $row['name']; // имя и статус, полученные из SQL пишем в переменные;
};
$str = 'Дорогой '.$name.'! Статус вашего заказа '.$status.' Спасибо за обращение, всего доброго!'; // формируем строку, которую необходимо синтезировать;
$qs = http_build_query(array("format" => "wav","lang" => "ru-RU","speaker" => "jane","key" => "ваш_токен","emotion" => "good", "text" => $str)); //описываем переменные, которые будем отправлять в сторону API Яндекса. Вы можете регулировать формат файла, локаль, спикера (мужской или женский голоса) и эмоциональный окрас. Заменить "ваш_токен" на ключ, полученный от API Yandex. SpeechKit Cloud;
$ctx = stream_context_create(array("http"=>array("method"=>"GET","header"=>"Referer:
")));
$soundfile = file_get_contents("https://tts.voicetech.yandex.net/generate?".$qs, false, $ctx);
$file = fopen("file1.wav", "w");
fwrite($file, $soundfile);
fclose($file); // получаем аудио файл (сохраняем его как file1.wav);
shell_exec('sox -t raw -r 48k -e signed-integer -b 16 -c 1 file1.wav -t wav -r 8k -c 1 /var/lib/asterisk/sounds/ru/custom/output1.wav'); // выполняем преобразование аудио в нужный для Asterisk аудио-формат и копируем его в директорию /var/lib/asterisk/sounds/ru/custom/;
shell_exec('chown asterisk:asterisk /var/lib/asterisk/sounds/ru/custom/output1.wav');
shell_exec('chmod 775 /var/lib/asterisk/sounds/ru/custom/output1.wav'); // даем файлу нужные пермишны;
$agi->exec('Playback',"custom/output1"); // передаем в AGI команду проиграть полученный аудио – файл;
shell_exec('rm -f /var/lib/asterisk/sounds/ru/custom/output1.wav');
shell_exec('rm -f file1.wav'); // удаляем оба файла;
Скачать скрипт AGI
После загрузки файла, сохраните его с расширением .php
Сохраните скрипт под именем tts.php в директории /var/lib/asterisk/agi-bin и дайте следующие команды в консоль сервера:
dos2unix /var/lib/asterisk/agi-bin/tts.php
chown asterisk:asterisk /var/lib/asterisk/agi-bin/tts.php
chmod 775 /var/lib/asterisk/agi-bin/tts.php
Адаптируем функционал в «продакшн»
Итак, первым делом, открываем файл /etc/asterisk/extensions_custom.conf для редактирования и добавляем в него следующую запись:
[tts_menu]
exten => s,1,Answer()
exten => s,2,AGI(tts.php)
Очень хорошо. Сделаем вызов кастомного контекста из FreePBX. Для этого воспользуемся модулем Custom Destinations. Переходим по пути Admin → Custom Destinations и нажимаем Add Destination:
Нажимаем Submit и Apply Config. Мы хотим чтобы из главного IVR – меню клиент при нажатии 4 мог бы узнать статус своего заказа. Переходим в главный IVR и в секции IVR Entries добавляем следующее:
Готово. Если что – либо не получилось, напишите нам в комментариях, постараемся помочь :)
Bellman-Ford - один из наиболее простых для понимания протоколов, поскольку он обычно реализуется путем сравнения недавно полученной информации о пункте назначения с существующей информацией о том же пункте назначения. Если вновь обнаруженный маршрут лучше, чем известный в настоящее время, маршрут с более высокой стоимостью просто заменяется в списке путей - в соответствии с правилом кратчайшего пути для поиска путей без петель в сети. Таким образом, перебирая всю топологию, можно найти набор кратчайших путей к каждому месту назначения. Рисунок 7 используется для иллюстрации этого процесса.
Примечание. Хотя Bellman-Ford в основном известен своим распределенным вариантом, реализованным в широко распространенных протоколах, таких как Routing Information Protocol (RIP), он изначально был разработан как алгоритм поиска, выполняемый в единой структуре, описывающей топологию узлов и ребер. Беллман-Форд рассматривается здесь как алгоритм.
Алгоритм Bellman-Ford
Bellman-Ford рассчитывает Shortest Path Tree к каждому достижимому пункту назначения в наихудшем случае O (V * E), где V - количество узлов (вершин) в сети, а E - количество каналов (ребер). По сути, это означает, что время, необходимое Bellman-Ford для работы с топологией и вычисления Shortest Path Tree, линейно зависит от количества устройств и каналов. Удвоение количества любого из них удвоит время, необходимое для выполнения. Удвоение обеих одновременно увеличит время работы в 4 раза.
Таким образом, алгоритм Bellman-Ford является умеренно медленным при использовании против более крупных топологий, когда узлы в таблице топологии начинаются в порядке от самого дальнего от корня до ближайшего к корню. Если таблица топологии отсортирована от ближайшего к корню до самого дальнего, Bellman-Ford может завершить работу за O(E), что намного быстрее. В реальном мире трудно обеспечить любой порядок, поэтому фактическое время, необходимое для построения Shortest Path Tree, обычно находится где-то между O(V * E) и O(E).
Bellman-Ford - это greedy алгоритм, предполагающий, что каждый узел в сети, кроме локального, доступен только по бесконечным стоимостям, и заменяющий эти бесконечные стоимости фактическими стоимостями по мере прохождения топологии. Предположение, что все узлы бесконечно удалены, называется ослаблением вычислений, так как он использует приблизительное расстояние для всех неизвестных пунктов назначения в сети, заменяя их реальной стоимостью после ее расчета.
Фактическое время выполнения любого алгоритма, используемого для расчета Shortest Path Tree, обычно ограничивается количеством времени, требуемым для передачи информации об изменениях топологии по сети. Реализации всех этих протоколов, особенно в их распределенной форме, будут содержать ряд оптимизаций, чтобы сократить время их выполнения до уровня, намного меньшего, чем наихудший случай, поэтому, хотя наихудший случай дается в качестве контрольной точки, он часто имеет мало влияющие на производительность каждого алгоритма в реальных развернутых сетях.
Чтобы запустить алгоритм Bellman-Ford в этой топологии, ее необходимо сначала преобразовать в набор векторов и расстояний и сохранить в структуре данных, такой как показано в Таблице 1.
В этой таблице девять записей, потому что в сети девять звеньев (граней). Алгоритмы кратчайшего пути вычисляют однонаправленное дерево (в одном направлении вдоль графа). В сети на рисунке 7 показано, что SPT берет начало в узле 1, а расчет показан удаленным от узла 1, который будет точкой, из которой будут выполняться вычисления. Алгоритм в псевдокоде следующий:
// создаем набор для хранения ответа, по одной записи для каждого узла
// первый слот в результирующей структуре будет представлять узел 1,
// второй узел 2 и т. д.
define route[nodes] {
predecessor // как узел
cost // как целое число
}
// установите для источника (меня) значение 0
// позиция 1 в массиве - это запись исходной точки.
route[1].predecessor = NULL
route[1].cost = 0
// таблица 1, приведенная выше, содержится в массиве под именем topo
// Обходим таблицу вершин (граней) один раз для каждой записи в маршруте
// (результаты) таблица, замены более длинных записей на более короткие
i = nodes
while i > 0 {
j = 1
while j <= nodes { // перебирает каждую строку в топологии
table
source_router = topo[j].s
destination_router = topo[j].d
link_cost = topo[j].cost
if route[source_router].cost == NULL {
source_router_cost = INFINITY
} else {
source_router_cost = route[source_router].cost
}
if route[destination_router].cost == NULL {
destination_router_cost = INFINITY
} else {
destination_router_cost = route[destination_router].cost
}
if source_router_cost + link_cost <= destination_router_cost {
route[destination_router].cost = source_router_cost + link_
cost
route[destination_router].predecessor = source_router
}
j = j + 1 //or j++ depending on what pseudocode this is
representing
}
i = i - 1
}
Этот код обманчиво выглядит сложнее, чем есть на самом деле. Ключевой строкой является сравнение if route [topo [j] .s] .cost + topo [j] .cost route [topo [j] .d] .cost. Полезно сосредоточиться на этой строке в примере. При первом прохождении внешнего цикла (который выполняется один раз для каждой записи в таблице результатов, здесь называется маршрутом):
Для первой строки topo-таблицы:
j равно 1, поэтому topo[j] .s - это узел 6 (F), источник вектора в таблице граней
j равно 1, поэтому topo[j] .d - это узел 7 (G), адресат вектора в таблице граней.
route[6].cost = infinity, topo[1].cost = 1, and route[7].cost = infinity (где infinity - бесконечность)
infinity + 1 == infinity, поэтому условие не выполняется и больше ничего не происходит
Любая запись в topo-таблице с исходной стоимостью infinity даст тот же результат, что и infinity + все, что всегда будет равно infinity. Остальные строки, содержащие источник со стоимостью infinity, будут пропущены.
Для восьмой строки topo-таблицы (восьмая грань):
j равно 8, поэтому topo[j].s - это узел 1 (A), источник вектора в таблице граней
j равно 8, поэтому topo[j].d - это узел 2 (B), место назначения вектора в таблице граней.
route [1].cost = 0, topo[8].cost=2 и route[2].cost = infinity.
0 + 2 = infinity, поэтому условие выполняется
route[2].predecessor установлен на 1, а route [2].cost установлен на 2
Для девятой строки topo -таблицы (девятая грань):
j равно 9, поэтому topo[j].s - это узел 1 (A), источник вектора в таблице граней
j равно 9, поэтому topo[j].d - это узел 3 (C), место назначения вектора в таблице граней.
route[1].cost=0, topo[9].cost=1 и route[3].cost = infinity.
0 + 1 = infinity, поэтому условие выполняется
route[3].predecessor установлен на 1, а route[3].cost установлен на 1
Во втором прогоне внешнего цикла:
Для пятой строки topo-таблицы (пятая грань):
j равно 5, поэтому topo[j].s - это узел 2 (B), источник вектора в таблице граней
j равно 5, поэтому topo[j].d - это узел 6 (F), место назначения вектора в таблице граней.
route[2].cost=2,topo[5].cost=1 и route[6].cost = infinity.
2 + 1 = infinity, поэтому условие выполняется
route[6].predecessor установлен на 2, а route[6].cost установлен на 3
Для шестой строки topo -таблицы (шестая грань):
j равно 6, поэтому topo[j].s равно 2 (B), источник вектора в таблице граней
j равно 6, поэтому topo[j].d равно 5 (E), место назначения вектора в таблице граней
route[2].cost=2, topo[6].cost=2 и route[5].cost = infinity.
2 + 2 = infinity, поэтому условие выполняется
route[5].predecessor установлен на 2, а route[5].cost установлен на 4
Окончание этого прогона показан в Таблице 2.
В третьем прогоне внешнего цикла узел 8 представляет особый интерес, поскольку есть два пути к этому месту назначения. Для второй строки topo -таблицы (вторая грань):
j равно 2, поэтому topo[j].s - это узел 5 (E), источник вектора в таблице граней
j равно 2, поэтому topo[j].d - это узел 8 (H), место назначения вектора в таблице граней
route[5].cost=4, topo[2].cost=1 и route[8].cost = infinity.
4 + 1 = infinity, поэтому условие выполняется
route[8].predecessor установлен на 5, а route[8].cost установлен на 5
Для третьей строки topo -таблицы (третья грань):
j равно 3, поэтому topo[j].s - это узел 4 (D), источник вектора в в таблице граней
j равно 3, поэтому topo[j].d - это узел 8 (H), источник вектора в таблице граней
route[4].cost=2,topo[3].cost=2 и route[8].cost = 5.
2 + 2 = 4, поэтому условие выполняется
route[8].predecessor установлен на 4, а route[8].cost установлен на 4
Интересным моментом в третьем цикле в topo-таблице является то, что запись для грани [5,8] обрабатывается первой, которая устанавливает передатчик 8 (H) на 5 и стоимость на 5. Однако когда обрабатывается следующая строка в таблице topo [4,8], алгоритм обнаруживает более короткий путь к узлу 8 и заменяет существующий. Таблица 2 показывает состояние таблицы маршрутов при каждом проходе через таблицу topo.
В таблице 2 верхняя строка представляет запись в таблице маршрутизации и узел, доступный в сети. Например, A (1) представляет лучший путь к A, B (2) представляет лучший путь к B и т. д. Столбец P представляет предшественника или узел, через который A должен пройти, чтобы достичь указанного пункта назначения. C представляет собой стоимость достижения этого пункта назначения. Рассмотренный пример сети может быть завершен за три цикла, если алгоритм настроен так, чтобы обнаруживать завершение дерева. Псевдокод, как показано, не имеет никакого теста для этого завершения и в любом случае будет выполнять полные 8 циклов (по одному для каждого узла).
Теперь почитайте про алгоритм диффузного обновления DUAL.